AIGC+ 灵活用工｜延长行业生命线、改写传统用工模式，还得看 AI 的！

人工智能技术不断发展，AIGC（人工智能生成内容）作为一种创新型的技术赋能手段，正逐渐在各行各业取得实质性突破。

灵活用工是一个数字化程度很低的大市场，仅在少数环节有成熟的产品提供，其余环节多是人工服务或是平台服务。

在这一基础之上 AIGC 可发挥的空间看似有限，但是我们认为其仍有很大机会解决一些棘手的问题。

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01 AIGC 的救火式解题思路

一些关键的问题，可能有了便捷的解法。灵活用工不是一个新概念，但灵活用工市场作为一个发展不算成熟的超级大市场。

尽管国家层面、经济层面乃至社会层面的新需求层出不穷，但灵活用工模式却因为权益保障难以全面覆盖、合规问题时有发生、资源与需求错配等问题的困扰，始终处在风口浪尖之上。

虽然 AIGC 不能直接解决这些问题，但它却可以为一些关键问题提供解决思路：

• 优化用工结构：基于企业的历史业务数据、行业趋势数据等相关数据，为企业提供关于全职与灵活用工的建议，以便企业制定合适的用工结构。这种优化有助于企业在潮汐用工时期更有效地配置人力资源，提高企业运营效率。
  

• 精准人岗匹配：基于员工的技能、经验和项目需求等信息，识别各岗位的关键需求。根据这些需求为企业推荐具有匹配技能和经验的员工，从而实现精准的人岗匹配。
  

• 强化管理流程：将 AIGC 应用于企业的用工管理流程，强化管理流程。例如在排班、福利、结算等方面，AIGC 能够自动处理和调整相关信息，确保用工的连续性。
  

• 辅助建立风控体系：AIGC 通过自动识别企业在灵活用工过程中可能面临的合规风险，并生成相应的风险报告，帮助企业建立更加完善的风控体系。
  

• 企业创新与效率提升：通过实时监控项目进度、预测风险和难点，为企业提供洞察和改进建议。这些洞察和建议有助于企业发现潜在问题，调整策略，从而提高项目管理效果和企业整体运营效率。

02 “散装”的用工模式，“散装”的 AI 赋能

灵活用工因为模式众多，流程相对离散，很难绘制一个体系化的产业链和从招到保的流程。

在这样一个非标场景之中，AIGC 仍能够在每个模块有其可用之处：

• 众包平台 - 精准匹配：根据员工的技能和经验，自动匹配到适合的项目，帮助公司在短时间内找到合适的人选，提高项目执行效率。
  

• 人事管理 - 基础人事：自动记录员工入职、离职、调岗等信息，减少人事管理员的工作负担，提高人事管理效率。
  

• 灵活用工平台 - 任务管理：AIGC 协助项目经理分析任务进度、风险和难点，提供实时洞察，帮助项目经理做出更明智的决策。
  

• 劳动力管理 - 劳动力预测：以零售场景为例，基于过往的业务数据和行业数据，可以预测未来一段时间内不同门店的劳动力需求，帮助企业提前调整人力资源规划，降低劳动力成本。
  

• 灵活用工招聘 - 蓝领招聘：为蓝领岗位生成吸引力更强的招聘广告，提高招聘效果，快速招募到合适的人选。
  

• 薪税合规 - 完税开票：协助企业自动核对和生成税务报告，确保税务报告准确无误，降低企业税务风险。
  

• 权益保障 - 商业保险：为员工推荐定制保险方案，提高保险购买效率，降低企业和员工的风险。
  

• 项目/业务外包 - IT 外包：分析企业的 IT 技能需求，智能推荐技能互补的外包团队，提高外包项目的成功率。
  

03 绕不开的老生常谈——合规

合规是灵活用工行业的生命线，也是 AIGC 应用的巨大局限。

上文所有内容实际上都要基于合规的前提，但是在灵活用工场景涉及的员工信息、差异化政策规定都对 AIGC 的合规应用产生了巨大的挑战。

且由于灵活用工的工种多样，如何使得灵活用工员工与 AI 更好的配合也要打一个巨大的问号。

• 数据隐私与安全：AIGC 处理大量敏感信息，如员工个人信息、合同内容、薪税数据等。数据泄露或被滥用的风险可能对企业和个人造成严重损失。
  

• 法规遵循：不同地区的劳动法规和税收政策差异较大，AIGC 需要不断适应和更新这些法规要求，确保为企业提供合规的解决方案。同时，人工智能和数据应用领域的法律法规仍在发展，AIGC 需要紧密关注相关法律法规的变化。
  

• 沟通障碍：与传统的人力资源管理人员相比，AIGC 可能在理解员工需求、解读模糊或不清晰的指令方面存在困难。灵活用工人员在与 AIGC 交流时，可能需要更明确和具体地表达自己的需求，以便 AIGC 能够准确理解并提供相应的服务。
  

• 技能差距：部分灵活用工人员可能缺乏与 AIGC 进行有效交互所需的技能。例如，他们可能不熟悉相关软件的操作，或者不了解如何利用 AIGC 提供的功能。在这种情况下，企业和服务商需要为灵活用工人员提供培训和支持，帮助他们掌握与 AIGC 协作所需的技能。
  

• 信任问题：部分灵活用工人员可能对 AIGC 的可靠性和安全性持怀疑态度。他们可能担心 AIGC 处理个人信息时的隐私保护，或对 AIGC 在解决复杂问题上的能力表示质疑。要消除这些顾虑，企业和服务商需要向灵活用工人员展示 AIGC 的安全性和有效性，并在适当的情况下提供人工支持。
  

• 适应性问题：在实际应用中，AIGC 可能需要一定时间来适应企业的业务需求和灵活用工人员的工作习惯。灵活用工人员在与 AIGC 合作过程中，可能需要不断调整自己的工作方式，以实现与 AIGC 的高效协作。
  

灵活用工+AIGC 固然不能解决大多数问题且可能存在多种风险，但是既然其有机会解决关键问题，未来服务商与企业就不会放弃谨慎的探索。

这一越来越被需要的“非标”大市场该如何发展 AIGC 能力，可能需要时间给出答案。

说明：文章关于 AIGC 的具体应用仅作参考，内容来源于 TE 研究的产业理解与业内专家深访，核心目标是探讨 AIGC 商业化应用的方向，不代表在近期一定能够达成相应的效果，欢迎业内人士与我们共建真实环境中的 AIGC+场景落地实例。